基于股指期货的Alpha策略研究共45页文档
Alpha策略初探
含ＰＥ、ＰＥＧ、ＰＳ、ＰＣＦ、ＰＢ等指标；财务成长类因子包含营收单季增长 率、营收同比增长率、净利润单季增长率、净利润同比增长率、经营性现 金流单季增长率、经营性现金流同比增长率、ＲＯＥ增长率、ＢＯＡ增长率 等；财务质量的指标分为有息负债率、ＣＦ／ｐｒｏｆｉｔ、股权乘数等：一致预期 则是券商对于该股票的评级和机构覆盖数目。利用上述因子对各股票 进行打分，并对每项得分进行加权平均。选出得分最高的股票构成投资
４６■●Ｉ界ｓｈｍｅｙ
Ｃｈｉｚｚａ
万方数据
Alpha策略初探
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 高鹏 国泰君安期货策略工程研究所 财经界 Money China 2013(30)
本文链接：/Periodical_cjj201330028.aspx
投资理财
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Ａｌｐｈａ策略初探
国泰君安期货策略工程研究所 高鹏Ｎ］Ｅ：Ａｉｐｈａ策略是利用数期货与具有舢ｈ值的证券产品之间
进行反向操作的套利策略，通过对冲掉系统性风险。获得稳定的超额 Ａｌｐｈａ收益，常用的Ａｌｐｈａ策略有动量投赉与反转策略、基本面选股套 利策略和事件驱动型套利策略等。 关键１：Ａｌｐｈａ策略动量投资与反转基本面选股事件驱动型
Ａｌｐｈａ策略泛指利用指数期货与具有Ａｌｐｈａ值的证券产品之间进 行反向对冲，也就是做多具有Ａｌｐｌｍ值的证券产品，做空指数期货，实 现回避系统性风险的同时。获取超越市场指散的Ａｌｐｈａ收益。这种策略 不相信市场有效性理论，相信利用经验和技巧一定可以从市场上套取
超越平均水平的收益。
组合。针对得分最高的股票分别对应到申万一级行业分类中。在行业内 采用等权重赋予资金。行业问根据沪深３００指数对应行业的权重进行 赋权处理．同时为了规避系统性风险，利用股指期货对冲掉Ｂｅｔａ收益， 只要求获得稳定的超额收益。通过这种Ａｌｐｈａ套利不仅可以在市场不 明朗的时候选取优质股票获取利润而且可以在系统风险过大时进行风 险规避，锁定收益。 事件驱动型套利策略．利用市场上一些特殊事件在发生前后对特 定股票收益率的影响套利．同时利用股指期货对冲掉正常收益即可组 成套利组合。当公司重组、定向增发、分红、发行转债、配股、送股等特殊 事件发生时，往往伴随着股票的剧烈波动，该策略正是为了获取事件冲 击之后的个股波动率变化产生的收益。 同传统的积极型投资策略相比．Ａｌｐｈａ套利策略的优点是显而易见
基于技术指标的DE-反转alpha策略
基于技术指标的DE-反转alpha策略作者:兴业期货秦小坡DE-反转alpha策略的方法Alpha策略的思想就是通过股指期货对冲投资组合的系统性风险Beta，锁定超额收益Alpha。
通过运用本文所述的反转策略，做多表现优于沪深300指数的股票，同时做空与股票市值相当的股指期货合约，规避了市场的系统风险，同时可以获得比较显著的绝对收益。
以往的研究有将股票收益率离散度以及过去某段时间内股票的累计收益率等作为反转的衡量标准。
区别于先前的研究，本文引入传统技术分析中的RSI指标，用以衡量反转程度。
即，首先计算过去一段时间内，股票的收益率与沪深300指数收益率差值的累计值，之后计算上述累计值的RSI值并将其标准化。
标准化的方法是计算当前RSI与过去一段时间内RSI均值的差值，之后除以RSI的标准差。
在计算出所有样本的反转值之后，将其由低到高进行排列，选取前n个样本作为入选的股票。
由于涉及到反转计算中的时间窗口长度、RSI参数、组合持有期等多个参数，为了使得持有期内，股票相对于大盘的超额收益最大化，本文运用了人工智能领域的差分进化算法（DE）对参数进行优化。
差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。
但相比于遗传算法，差分进化算法保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。
同时，差分进化算法特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。
数据和结果本文所选用的样本为2007年10月26日至2010年9月10日期间的沪深股市的所有A股股票的周成交价。
首先设定股票的持有期，以持有期内股票投资组合相对股指的平均累积超额收益率为目标函数，依据前文所述的差分进化算法，对时间窗口长度、RSI参数、组合持有期等多个参数进行优化。
[实用参考]阿尔法策略应用.docx
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[重点实用参考文档资料]阿尔法策略应用：股指期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。
利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来一、什么是阿尔法策略阿尔法收益就是高于经β调整后的预期收益率的超额收益率，其最初是由WilliamSharpe在1964年其著作《投资组合理论与资本市场》中首次提出，并指出投资者在市场中交易面临系统性风险和非系统性风险，公式表达如下：E（Rp）=Rf+βG（Rm-Rf）其中β=Cov（Ri，Rm）/Var（Rm），E（Rp）表示投资组合的期望收益率，Rf为无风险报酬率，E（Rm）表示市场组合期望收益率，β为某一组合的系统风险系数。
CAPM模型主要表示单个证券或投资组合同系统风险收益率之间的关系，也即是单个投资组合的收益率等于无风险收益率与风险溢价之和。
资本资产定价模型（CAMP）认为，在有效的市场里，只有承担系统风险才可以得到一定的收益补偿，非系统风险无法获得补偿，所以一种证券的预期收益主要由其β值决定。
β值越高的证券，预期收益就越高，β值越低的证券，预期收益就越低。
经验表明，由于新兴市场的有效性较弱，专业投资者容易在这种市场利用专业管理、积极操作、资金规模等优势获得较高的阿尔法收益，从而跑赢大市。
二、常用的阿尔法收益策略能够产生阿尔法收益大致有两种产品：一种是诸如债券等固定收益产品，依靠自身产品设计就能够获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同的资产类别构成的组合。
第一种方法较为简单，一般投资者都可以实现；第二种方法则要求投资者具有较高的研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。
20世纪80年代以来，随着布雷顿森林体系的瓦解、金融自由化的扩展、石油危机和债务危机的爆发以及信息技术的飞速发展，国际金融市场上的风险急剧增加。
沪深300股指期货alpha 套利实证研究
沪深300股指期货alpha 套利实证研究沪深300股指期货alpha 套利实证研究【摘要】针对近来诸多证券公司推出的alpha 套利性金融产品，本文在CAPM理论体系的根底上，利用了alpha 套利的根本操作方法和2021年股票和沪深300股指期货走势数据，实证分析证明alpha 套利在该情景中是可行的。
【关键词】alpha 套利股指期货套利策略当投资者有一定把握从市场中筛选出相对优秀的证券或证券组合，但是又很难预测市场的整体走势时，即可运用金融工程的方法，把证券或证券组合的Alpha剥离出来，锁定为实际投资收益，即绝对Alpha套利，当然这里的“绝对〞是建立在对有alpha值的股票组合有绝对的信心之上，在失败的情况下，套利的最终结果有可能得到负的alpha。
Alpha套利选股的核心思想就是找出跑赢市场的股票组合，也就是那些在大盘涨的时候比大盘涨的多，在大盘跌的时候比大盘跌的少的股票。
经过综合考虑，本文实证局部初步选出的沪深300的成分股中的30支股票。
由以上分析，本文先用30只股票对沪深300估值进行模拟。
一、实证分析1.线性回归模型假定HS300是沪深300股票指数，是第i只股票的股价，假设30只股票之间互不影响，选取的数据是2021年上半年100个交易日的收盘价信息。
2.参数估计模型估计结果为由于在股票市场上不能做空，因此必须剔除系数为负的变量，经过两次剔除得到的结果。
3.统计检验拟合优度。
相比之下第二次的Adjusted R-squared更大且十分接近1，说明拟合情况更好了，此时各变量系数均为正。
F检验。
针对原假设：=0，i=17，给定显著性水平=0，05，在F分布表中查出自由度为k-1=16和n-k=84的临界值为=1.765，F=296.0729，由于F=296.0729>=1.765，应拒绝原假设，并且F 的P值极小，说明回归方程显著，拟合很好。
结果分析。
由于HS300指数是由300只股票计算出来的，因此这里不再进行单只股票的t 检验，检验结果也不具有现实意义。
国信证券-基于股指期货的多因子alpha投资策略(PPT)-20100617
4.6 基差对冲
样本外利用基差做空股指期货后的多因子组合增强表现(T=30)
资料来源:国信证券经济研究所
我们还加入了根据基差来进行股指期货买卖的策略.其原理为:每分钟进 行基差大小的判断,只要基差大于套利成本,便做空期指,做多股票现货.一 旦基差小于套利成本,则平掉空头仓位,保持期货空仓,股票现货部分不变.
使用因子半衰期作为持仓期保证了策略的动态调整.如果选择固定的持有期,策略的起点将导致不同 的路径,那么半衰期会不会存在起点路径问题呢?为此我们尝试了分别从2007年1月4日至2007年1月23 日为起始点的策略回溯. 从上表可以看到,当观察期为20日时,不论从哪一天开始策略,都会在1月23日换仓.因为半衰期策 略的换仓时点只与上一次换仓点有关,所以在1月23日之后,都会遵循相同的换仓路径,即证明了策略不 存在起点依赖性.
内容目录
1 2
因子强度度量与因子打分模型
沪深300股票池的因子历史表现
3
4 5
沪深300股票池的多因子半衰期选股
多因子选股组合的股指期货管理
最新因子贡献度
2.1 选择因子一览
因子列表 因子名称 市值 缩写 MV 因子值计算方法 指定日总市值
换手率
机构持股 资产回报率 账面市值比 市销率
TURN
INS ROE BM PS
股指期货上市已经一个多月,其实合约IF1005经历了从上市到交割结算的完 整周期.因为我们利用4月16日至5月21日IF1005的真实交易数据进行测算,看 不同管理策略下多因子选股组合和股指期货的结合.
从上表可以看到,依据期货合约仓位的决定方式,我们设计了每日动态对冲, 静态完全对冲和基差对冲三种策略. 根据证监会的规定,普通开放式基金的空头期货合约价值不超过持有的股票 总市值的20%.因此我们测试了有限制和无限制两种情形.
股指期货交易策略研究-PPT精选
夏普比率
0.15458 0.20606 0.07573 0.35573 0.15089 0.11076 0.17304 0.16092 0.24019 0.27004 0.03586 0.22589 0.08414 0.21125 0.32879 0.21741 0.15119 0.17225
10月17日 折价率
1.59 1.5812 1.6422
总股本[亿]
30 30 30 30 20 20 30 20 30 20 20 30 30 20 20 20 30 20
总市值[亿]
19.89 19.8 18.81 22.83 14.7 14.04 22.26 15.2 23.22 15.82 15.04 23.79 23.64 16.78 15.88 17.86 27.24 19.04
展 亚洲
脉
1986年5月,香港期货交易所推出恒生指数期货 1986年9月,新加坡国际货币交易所（SIMEX）推出日经225指数期货
络
1988年9月,TSE和OSE分别推出TOPIX指数期货和日经225指数期货
研究创造价值
指数名称
上市
地点
中
上市时间
国
标的指数
概
合约价值
念
合约月份 最小变动价位
的
每日价格波动限制
剩余期 限
8.052 8.203 8.203 10.426 9.866 7.548 7.658 7.222
7.74 7.471 10.145 7.737 8.011 7.581 6.768 7.474 7.855 6.678
β系数
0.73951 0.60591 0.87967 0.60005 0.94527 0.81242 0.72519 0.81294 0.68492 0.70413 0.75251 0.71618 0.9119 0.74954 0.4603 0.61553 0.78528 0.77761
Alpha对冲策略实证
A l p h a对冲策略实证(总3页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--Alpha对冲策略实证股指期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。
利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来Alpha对冲策略是股指期货的重要功能之一，海外的金融衍生品市场发展多年，其对冲基金利用多种衍生品工具对冲现货组合博取Alpha收益的投资策略已相当成熟。
我国股指期货的推出，标志着我国资本市场终于告别了单边时代，追寻发达金融市场的步伐并结合自身特点，我国资本市场中利用股指期货进行Alpha对冲的投资策略正方兴未艾。
理论基石在讨论Alpha之前，不得不提及资本资产定价模型（CAPM），该理论是经济学家夏普在他的著作《投资组合理论与资本市场》中提出的。
该理论基于均衡市场的假设，即投资者所持有资产（股票、债券等）所获得的风险溢价应该等于市场自身的风险溢价水平。
具体公式如下：E（ri）=rf+βi（E（rm）-rf）该理论同时提到系统性风险与非系统性风险，并将马柯威兹投资组合理论中的诸多假设列入其中。
经济学家简森在CAPM模型的基础上提出了著名的简森指数，用以衡量基金产品的主动投资管理能力。
1968年，简森发表了《1945—1964年间共同基金的业绩》一文，提出了以CAPM为基础的业绩衡量指数—简森指数（Alpha），通过比较考察基金收益率与由定价模型CAPM得出的预期收益率之差来评估基金的业绩优于基准的程度，具体公式如下：α=HPR-rf-βi（E（rm）-rf）注：HPR为持有期实际收益率。
优秀的基金产品在于能够通过主动投资管理，追求超越大盘的业绩表现，这说明基金投资不仅要有收益，更要有超越市场平均水准的超额收益。
将这一投资理念量化后贯彻到基金产品中来，就是要通过主动管理的方式，追求简森指数（Alpha）的最大化，来创造基金投资超额收益的最大化。
探究alpha策略、beta策略和FOF的配置
探究alpha策略、beta策略和FOF的配置1、固定风险额度下，alpha-beta 合成策略优于单一策略对于任意两个有效的Alpha 策略和Beta 策略，在给定的跟踪误差（或者偏离风险）额度下，alpha-beta 合成策略的风险调整后收益，通常优于任意一个单一策略。
一个最直接的例子就是行业内选股的Alpha 策略，与行业配臵Beta 策略。
只要两个策略都是有效的，那么将两个策略合成，通常会比任意单一策略的风险调整后收益要高。
这是因为在绝大多数情况下，Alpha 策略与 Beta 策略的相关性非常接近于 0。
在同样的风险暴露下，Alpha-Beta 合成策略的风险调整后收益更具有吸引力。
2、动态风险管理：牺牲少量长期收益，有效降低最大回撤如果将基金平均收益水平视为基准，存在FOF 的配臵方法，使得该FOF 可以收敛于(或者至少不亚于)这个基准。
那么，在现有Alpha 策略和 Beta 策略均相对基准回撤的前提下，FOF 则具有了相对的配臵价值。
此类FOF 是对现有策略的补充，对降低相对排名的回撤具有重要的作用。
3、市场参与者的博弈对于风险厌恶的基金经理，在所关心的时间尺度下，首先来判断FOF 基准配臵和已有策略之间哪个更具有优势。
如果 FOF 基准更具有优势，则配臵FOF，优先降低风险；如果策略更具有优势，则配臵Alpha 和 Beta 策略，优先提高收益。
策略的配臵比例通过“固定风险额度下的收益最大化”来解决，得出的投资组合为风险调整后收益最优的投资组合。
投资摘要市场参与者之间的博弈是一个很重要的课题。
本报告以基金的相对排名为基准研究对象，分析了对于不同风险偏好的市场参与者，特别是风险厌恶者的理性投资决策。
假设市场参与者拥有三类资产可供投资：（1）Alpha 策略（2）Beta 策略（3）基金4、市场参与者可以分两步改善收益风险比：（1）通过静态风险管理实现同等风险条件下，收益水平的提升。
战略管理-股指期货套期保值与Alpha套利策略4
100%
0% 2007-1
2008-1
2009-1
ETF 一次性 三批次源自2010-12011-1
11
进出场信号图范例
放空套保 放空套保
200710-200812 沪深300走势
套保回补
套保回补
12
交易结果统计
时间跨度
ETF
累计收益率
47.3%
年化收益率，波动率 10.50%，35.60%
夏普值
0.30
2
套期保值的应用
利用股指期货双向交易的机制，帮助手中投资组合灵活运用。 1.空头套期保值 2.多头套期保值 3.调整投资股市的规模
现货投资组合
买进股指期增加获利 放空股指期减少损失
股指期多空交易
3
完全静态套期保值的手数
组合的收益率 Rj = α+βRm +ε 完全静态套期保值期货合约手数：N =β（S/C）
300% 250% 200% 150% 100%
50% 0% 2007-1
2008-1
2009-1
2010-1
ETF 2011-1
平均 年报酬率
平均 年波动率
夏普值
ETF 10.50% 35.60%
0.30
10
套保结果2007-201106
400%
套保效果显著 减少30-40%回撤
300%
200%
14
被动式套保策略
现货建仓后，依时间期货持有一定比例空头头寸
行情下跌增加空头比例，直至完全对冲现货头寸
行情上涨降低空头比例，直至平掉所有空头头寸
期货 空头 头寸
2.行情下跌 增加头寸
1.初始时 持有一定 期货空头
股指期货与基金组合的阿尔法策略研究背景与意义
股指期货与基金组合的阿尔法策略研究背景与意义股指期货与基金组合的阿尔法策略研究背景与意义我国证券市场系统性风险较大，投资收益往往与指数涨跌息息相关，投资收益靠天吃饭的现象非常严重。
随着沪深300股指期货推出在即，如何将股指期货纳入已有的投资组合，通过投资策略的再造来改善组合的风险收益特征，构造一个熊市中也能赚钱，牛市中获得更高超额收益的组合是摆在每个投资者特别是机构投资者面前的一个现实问题。
国外的一些机构投资者，特别是美国的大型养老基金和资产管理公司，近年来经历了一个投资策略的再造过程，股指期货等衍生品发挥了至关重要的作用。
在缺乏对冲机制的市场中，投资时必须承担市场风险和积极风险。
市场风险是指因暴露于市场风险因子而形成的投资风险，它是一种系统性风险。
承担市场风险获得的补偿称为市场收益，通常称之为贝塔。
积极风险是指投资组合中资产权重偏离市场组合权重而形成的风险，也称之为残差风险。
它来自于投资者为追求高于市场收益的回报而进行的积极操作，组合的实际收益减去来自市场的收益称为积极收益，或称为阿尔法。
在传统投资中，投资者承担的积极风险和市场风险是匹配的，而要做到在不影响组合战略资产配置的条件下承担更多的积极风险，一个前提条件是市场风险与积极风险、市场收益与积极收益（即阿尔法和贝塔）要能够分离开来。
而金融衍生品的一个重要功能就在于它通过对冲能够帮助实现阿尔法和贝塔的分离，只要找到能提供高额、稳定积极收益的投资品种，都可以利用阿尔法策略对市场收益和积极收益自由组合，提高投资收益率。
2004年和2005年，证券市场持续低迷，上证指数平均跌幅高达10%以上，而证券投资基金平均跌幅仅为2%左右。
在传统投资方式下，尽管基金能够获得较高超额收益，但绝对收益仍为亏损。
如果阿尔法和贝塔能够分离，对冲贝塔风险，获取阿尔法收益，那么即使在熊市中投资者也能获得较高绝对收益。
2006年，市场出现了单边牛市，基金获得了很高绝对收益。